A Conferência Mundial de Inteligência Artificial (WAIC) 2026 está ocorrendo com grande entusiasmo em Xangai. No local do evento, a Uniquick Robotics está exibindo diversas aplicações, incluindo bandas de robôs, preparo de pizzas, desenho em açúcar, café da manhã familiar e limpeza de quartos, com foco em entretenimento cultural, restaurantes inteligentes, serviços domésticos e artesanato tradicional.
Desde quatro robôs tocando em conjunto "Qifengle" e "Shengshengman" até a preparação autônoma de uma pizza; desde a replicação da trajetória contínua de um artista de desenho em açúcar até a preparação do café da manhã e arrumação do quarto em um ambiente doméstico, a Uniquick coloca robôs em contato com ferramentas reais, objetos reais e tarefas contínuas, demonstrando a rápida evolução da inteligência incorporada, da execução de ações únicas para a compreensão de tarefas, coordenação de habilidades e operação autônoma de longo prazo.
Os diferentes cenários exibidos não são "demonstrações de habilidades" isoladas; por trás deles, apontam para um sistema de tecnologia de inteligência incorporada que é aprendível, combinável e continuamente expansível.
Performance colaborativa de múltiplos robôs torna a tecnologia visível de forma mais intuitiva
Ao entrar na área de exposição da Uniquick, a banda de robôs, composta por quatro robôs, atraiu imediatamente a atenção do público. Dois robôs tocam teclado eletrônico, um é responsável pela bateria e outro toca guitarra elétrica, executando juntos músicas como "Qifengle" e "Shengshengman".
Durante a performance, diferentes robôs precisam realizar ações contínuas, como pressionar teclas, tocar bateria e dedilhar cordas, de acordo com a estrutura e o ritmo unificados da música. O teclado eletrônico requer controle preciso da posição das teclas e da sequência de ações; a bateria envolve coordenação rápida e contínua de ambos os braços; a guitarra elétrica precisa manter um controle de ritmo estável e dedilhado repetitivo.
Mais importante, os quatro robôs devem manter a coordenação em torno do mesmo objetivo de performance, reduzindo os desvios entre diferentes sistemas de ação, respostas de dispositivos e ritmos de execução.
A banda de robôs, de forma cativante, apresenta intuitivamente a capacidade dos robôs em controle motor fino, execução de sequências longas de ações e coordenação multi-robô. Seu significado técnico não se limita à performance musical; as capacidades de coordenação relacionadas podem ser estendidas para cenários como produção flexível, colaboração homem-máquina, montagem colaborativa e serviços com múltiplos robôs.
Por trás de uma pizza, está a organização autônoma de tarefas complexas e de longo prazo
No cenário de preparo de pizza, o robô precisa completar continuamente várias etapas, como esticar a massa, espalhar o molho, adicionar os ingredientes, colocar no forno, assar, retirar, cortar, embalar e entregar.
Ao contrário de completar uma única ação de pegar ou colocar, o preparo de pizza envolve ingredientes flexíveis, uso de ferramentas, coordenação bimanual, chamada de dispositivos e transição de estado entre diferentes processos, sendo uma validação abrangente da capacidade do robô em tarefas de longo prazo.
Com base na arquitetura de raciocínio de tarefas de longo prazo UniCortex, o robô pode organizar automaticamente o objetivo de alto nível "fazer pizza" em um fluxo de trabalho de habilidades em múltiplas etapas e agendar em tempo real as habilidades operacionais já aprendidas e dispositivos IoT, como fornos.
No nível de execução, o framework de aprendizado por imitação eficiente UniFlex aprende habilidades como espalhar molho, adicionar ingredientes, operar ferramentas e coordenar ambos os braços com poucas demonstrações; a capacidade de percepção multimodal UniTouch ajuda o robô a julgar o estado de contato entre ingredientes, ferramentas e objetos de operação, formando um ciclo fechado de tarefas de longo prazo de "raciocínio de tarefa - chamada de habilidade - feedback perceptual - controle de execução".
Isso significa que o robô não está mais executando mecanicamente de acordo com um script fixo, mas começa a ter a capacidade de organizar processos, chamar habilidades e lidar com estados de tarefa em torno de um objetivo completo. A tecnologia relacionada pode ser aplicada a cenários de operação contínua de múltiplas etapas, como restaurantes inteligentes, cozinhas sem pessoal, produção flexível e serviços comerciais.
Partindo do desenho em açúcar, acelerando a digitalização de habilidades artesanais tradicionais
O cenário do desenho em açúcar foca em demonstrar a capacidade da Uniquick em aprendizado por imitação com poucas amostras e controle de trajetória contínua de alta precisão.
O desenho em açúcar tradicional depende fortemente da experiência do artesão, do ritmo dos movimentos e do controle da trajetória. A Uniquick extrai pontos-chave semânticos da tarefa por meio de um modelo multimodal pré-treinado, desacopla o reconhecimento visual da operação do robô e, combinando aprendizado por imitação de pontos-chave e primitivas de movimento VMP, converte a trajetória contínua do artista de desenho em açúcar em uma habilidade operacional que o robô pode aprender e reutilizar.
O robô não precisa de coleta de dados em larga escala e retreinamento ponta a ponta para cada padrão; ele pode gerar caminhos de movimento contínuos para diferentes padrões com base na estrutura da trajetória e restrições de pontos-chave, alcançando uma replicação de alta precisão.
O desenho em açúcar é um veículo intuitivo para essa capacidade técnica, refletindo a habilidade de converter rapidamente a experiência humana em habilidades robóticas. No futuro, a tecnologia relacionada pode ser estendida para operações de trajetória contínua, como bordado, pintura, escrita, aplicação de cola, polimento e montagem de precisão, reduzindo o custo de desenvolvimento e transferência de habilidades robóticas.
Do preparo do café da manhã à arrumação do quarto: robôs entram em cenários de vida abertos
No cenário de serviço de café da manhã familiar, o robô precisa completar processos como preparação de alimentos, aquecimento, preparo de bebidas, empratamento e apresentação final de acordo com as necessidades do usuário, além de chamar múltiplas habilidades, como pegar, despejar, colocar e interagir com eletrodomésticos IoT.
Em uma casa real, os objetos não estão sempre em posições fixas, e o tamanho, cor e forma dos alimentos e utensílios podem mudar constantemente. Com base em pontos-chave semânticos e capacidade de aprendizado com poucas amostras, o robô pode melhorar sua adaptabilidade a diferentes objetos e mudanças ambientais; ao integrar informações visuais e táteis, reduz ainda mais a interferência perceptual causada por mudanças de cor, aparência e forma.
O cenário de limpeza de quarto testa ainda mais a capacidade do robô de operar em ambientes não estruturados. Ao enfrentar tarefas como lavar louça, lavar roupa e arrumar a cama, o robô precisa lidar com objetos flexíveis que sofrem deformação contínua, como lençóis, roupas e toalhas.
O UniTouch, por meio de representação multimodal visual e tátil, ajuda o robô a julgar o estado de contato, deformação e operação dos objetos; o UniFlex aprende habilidades como pegar, desdobrar, arrumar e coordenar ambos os braços com poucas demonstrações; o UniCortex é responsável pelo planejamento do fluxo de tarefas, chamada de eletrodomésticos e orquestração de múltiplas habilidades, realizando a transição contínua entre diferentes tarefas de serviço.
As capacidades relacionadas podem ser aplicadas a cenários intensivos em mão de obra, como residências, hotéis, pousadas, apartamentos, instituições de idosos e serviços de logística predial, impulsionando os robôs da automação repetitiva em ambientes padronizados para espaços de serviço reais mais complexos.
Guiado por cenários reais, impulsionando a inteligência incorporada a se tornar uma nova força produtiva
Atualmente, a inteligência incorporada está se tornando uma direção importante para a integração profunda da inteligência artificial com a manufatura avançada. Se os robôs podem realmente entrar na indústria e na vida cotidiana depende não apenas de completar uma ação, mas também de entender tarefas, adaptar-se a mudanças, usar ferramentas e concluir um trabalho de forma contínua.
Nesta WAIC, desde a banda de robôs até o preparo de pizza, da replicação do desenho em açúcar aos serviços domésticos, a Uniquick demonstra a implementação coordenada de algoritmos, hardware, sistemas de controle e capacidades de cenário, sendo também uma apresentação concentrada de empresas chinesas de robótica que promovem continuamente a engenharia, a produção e a industrialização da tecnologia em torno de necessidades reais.
Com base em tecnologias centrais como UniCortex, UniFlex e UniTouch, a Uniquick está impulsionando os robôs de habilidades pontuais para tarefas de longo prazo, de programas fixos para organização autônoma e de validação em laboratório para aplicação em cenários reais.
A inteligência incorporada não é apenas uma nova fase da tecnologia de inteligência artificial, mas também se tornará uma força importante para cultivar novas forças produtivas, promover a inteligência do setor de serviços e a flexibilidade da manufatura. A Uniquick continuará sendo guiada por cenários reais, promovendo a inovação colaborativa em algoritmos, hardware e aplicações, permitindo que os robôs se tornem verdadeiramente novos trabalhadores inteligentes que podem entrar nos sistemas de produção, serviço e vida, fornecendo mais amostras práticas para a participação da manufatura inteligente chinesa na competição global de tecnologia e indústria.
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